在上篇文章學機器學習,不會數據處理怎么行?—— 一、NumPy詳解中,介紹了NumPy的一些基本內容,以及使用方法,在這篇文章中,將接着介紹另一模塊——Pandas。(本文所用代碼在這里) Pandas數據結構介紹 大家應該都聽過表結構,但是,如果讓你自己來實現這么一個結構,並且能對其進行數據處理 ...
最近學習強化學習和機器學習,意識到數據分析的重要性,就開始補Python的幾個科學計算庫,並總結到博客中。本篇博客中用到的代碼在這里下載。 什么是Numpy NumPy是Python數值計算最重要的基礎包,支持高級大量的維度數組與矩陣運算,大多數提供科學計算的包都是使用Numpy的數組作為構建基礎。Numpy內部解除了Python的PIL 全局解釋器鎖 ,運算效率極好,是大量機器學習框架的基礎庫 ...
2018-11-05 19:33 0 860 推薦指數:
在上篇文章學機器學習,不會數據處理怎么行?—— 一、NumPy詳解中,介紹了NumPy的一些基本內容,以及使用方法,在這篇文章中,將接着介紹另一模塊——Pandas。(本文所用代碼在這里) Pandas數據結構介紹 大家應該都聽過表結構,但是,如果讓你自己來實現這么一個結構,並且能對其進行數據處理 ...
來源 https://www.cnblogs.com/B-Hanan/articles/12774433.html 1 單變量缺失 help(SimpleImpute ...
來源:https://www.cntofu.com/book/170/docs/59.md 1 將特征縮放至特定范圍內 一種標准化是將特征縮放到給定的最小值和最大值之間,通常在零和一之間,或者也可 ...
在機器學習中,選擇合適的算法固然重要,但是數據的處理也同樣重要。通過對數據的處理,能提高計算效率,提高預測識別精確度等等 以下記錄下一些數據處理的方法 一、處理缺失值 對於數據集中有缺失值的,粗暴的方法是直接刪除該行或者該列的數據,但是這樣不可取。可以通過計算每一列或者每一行的平均值來替代 ...
train_test_split In scikit-learn a random split into training and test sets can be quickly computed ...
[源碼解析] 機器學習參數服務器Paracel (3)------數據處理 目錄 [源碼解析] 機器學習參數服務器Paracel (3)------數據處理 0x00 摘要 0x01 切分需要 1.1 切分的好處 ...
有兩種類型的轉換是可用的:分位數轉換和冪函數轉換。分位數和冪變換都基於特征的單調變換,從而保持了每個特征值的秩。 通過執行秩變換,分位數變換平滑了異常分布,並且比縮放方法受異常值的影響更小。但是它的確使特征間及特征內的關聯和距離失真了。 冪變換則是一組參數變換,其目的是將數據 ...
在sklearn之數據分析中總結了數據分析常用方法,接下來對數據預處理進行總結 當我們拿到數據集后一般需要進行以下步驟: (1)明確有數據集有多少特征,哪些是連續的,哪些是類別的 (2)檢查有沒有缺失值,對缺失的特征選擇恰當的方式進行彌補,使數據完整 (3)對連續的數值型特征進行 ...